Formal verification of fault detection and service restore system in smart grid using probabilistic model checker

Abstract

Dağıtım Yönetim Sistemi (DMS), dağıtım şebekesinin arkasındaki iletim şebekesinden Denetleyici Kontrol ve Veri Toplama (SCADA) 'nın genişlemesi ile başlar. Arıza Tespiti, Yalıtım ve Servis Yenileme (FDIR) tekniği (DMS) bugün Akıllı Şebekede en çok kullanılan uygulamalardan birini oluşturmaktadır. FDIR, kapalı devre, paralel devre ve radyal konfigürasyonlar için daha yüksek düzeyde bir optimizasyon gerektirir. FDIR, trafo merkezinin besleyici bölümünde arıza tespit ettikten sonra sistemin performansını artırmak için ağırlıklı olarak istihdam edilmektedir. Daha sonra arızalı anahtarı besleyiciden açar ve gücü arızasız besleyici bölümlerine yönlendirerek hizmeti düzeltir. Böylece, dağıtım sisteminin restorasyon süresi birkaç saatten birkaç saniyeye azaltılır; dağıtım sisteminde yüksek güvenilirlik ve istikrar sağlayarak şebekeyi belirgin bir şekilde kurtarma. Dolayısıyla, FDIR işlemi gerçek zamanlı koşullara göre düzgün çalışması için bir takım garanti gerektirir. Bu bağlamda, bu tezin başlıca katkısı (i) Akıllı Şebeke dağıtım şebekesinde FDIR davranışının Markov modelini geliştirmek, (ii) PRISM model kontrol aletinde resmi olarak model doğrulamak için sistemin doğruluğunu (a ) doğruluğu, (b) verimlilik ve (c) güvenilirlik PRISM aracında mantıksal özellikler geliştirerek. (iii) Veri paketini (IEEE 802.11 DCF) ve G-3 güç hattı iletişimini gönderme / alma mekanizmalarının Markov modelleri geliştirilmiş ve genel sistem davranışını araştırmak için PRISM model denetleyicisinde FDIR ile bütünleştirilmiştir. Bir başka temel amaç da, (iv) dağıtım şebekesinde arıza oluşum sıklığını analiz etmek ve (v) dağıtım şebekesinin farklı komponentlerinin arıza olasılığını öngörmek için iletişim ağı ile birlikte FDIR'in olasılıksal Markov modelini oluşturmaktır. düzeltici bir işlem ve bakım yapın. Böylece, hatalı bileşen manuel olarak değiştirilebilir sistemin eksikliğinden kaçınmak için önceden. Ayrıca, (vi) hatanın oluşması durumunda arızalı bileşen kendisini sökerek dağıtım şebekesinin yük anahtarlarının düzgün çalışıp çıkamayacağını analiz eder ve tahmin ederiz. Son olarak, (vii) sistemi, belirli etkin olmayan anahtarla kurtarma olasılığının tahmini, kablosuz iletişim ağı ile FDIR modeli ve Ethernet veya fiber optik ortamı gibi ideal iletişim ağı ile FDIR modeli arasındaki karşılaştırma ile birlikte analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları, restorasyon süresi periyodunun artırılmasının, olasılığı 0.03 faktör ile arttırdığını göstermektedir. Ayrıca FDIR modelini 6 yük anahtarı, koruma rölesi, devre kesici ve Tianjin elektrik şirketi üzerindeki FDIR davranışını test ederek genişlettik. Ağın genişletilmesine yönelik Markov modeli PRISM aracı üzerinde yorumlandı ve PRISM model denetleyicisinin zamansal mantık spesifikasyonu aracılığıyla modeli doğruladı ve Akıllı Şebeke bileşeninin başarısızlık, yalıtım ve restorasyon olasılıklarını öngördü. Karşılaştırma sonuçları, ideal iletişim ağı ile kablosuz iletişim ortamına kıyasla daha az arıza olasılığına sahip olduğunu açıkça gösteren, kablosuz iletişim ağıyla bağlantılı FDIR ile karşılaştırıldığında FDIR ideal iletişim ortamıyla bağlantılı olduğunda elde edilir ve tartışılır.

Distribution Management System (DMS) starts with the expansion of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) from the transmission grid behind the distribution grid. The Fault Detection, Isolation, and Service Restoration (FDIR) technique (DMS) form one of the most commonly used application today in Smart Grid. FDIR requires a higher level of optimization for closed-loop, parallel circuit, and radial configurations. FDIR is mainly employed to improve system's performance after detecting the fault on a feeder section of the substation. Then, it trips off the faulty switch from the feeder and restores the service by directing the power to the faultless feeder sections. In this way, the restoration time of the distribution system reduces from a number of hours to a few seconds; significantly recovering the network by providing high quality of reliability and stability in the distribution system. Thus, the FDIR process requires some guarantee to work properly according to the conditions in real time. In this regard, the major contributions of this thesis are (i) to develop the Markov model of the FDIR behavior in distribution network of Smart Grid, (ii) formally verify the model in PRISM model checker tool in order to analyze the system's (a) accuracy, (b) efficiency and (c) reliability by developing logical properties in PRISM tool. (iii) More-over the Markov models of the mechanisms of sending/receiving the data packet (IEEE 802.11 DCF) and G-3 power line communication are also developed and integrated with FDIR in PRISM model checker to investigate the overall system behavior. Another main purpose is to construct the probabilistic Markov model of FDIR along with the communication network to (iv) analyze the probabilistic frequency of fault occurrence in distribution network and (v) to predict the failure probability of the different components of distribution network in order to take a corrective action and maintenance. So that, the faulty component can be manually replaced in advance to avoid the complete failure of system. Moreover, we also (vi) analyze and predict the probability at which the load switches of distribution network function properly by making the faulty component detach itself upon the occurrence of fault. Finally, (vii) the prediction of the probability to recover the system through particular non-active switch is also analyzed along with the comparison between FDIR model with wireless communication network and FDIR model with ideal communication network such as Ethernet or fiber-optics medium. The simulation results show that increasing the restoration time period increases the probability by a factor of 0.03. We also expands the FDIR model by including 6 load switches, protection relay, circuit breaker and tested the FDIR behavior on Tianjin electric power corporation. The Markov model of expanding the network is thus interpreted on PRISM tool and verified the model through the temporal logic specification of PRISM model checker and predict the failure, isolation and restoration probabilities of component of Smart Grid. The comparison results are obtained and discussed when FDIR is connected with ideal communication medium as compared to FDIR connected with wireless communication network, which clearly shows that ideal communication network has less failure probabilities in Smart Grid compared to wireless communication medium.